Description du projet
Zoom sur le refroidissement des moteurs d’avion
Les échangeurs de chaleur (HX pour «heat exchangers») sont des composants essentiels des systèmes énergétiques, y compris le refroidissement des moteurs d’aviation. Les dispositifs aéronautiques deviennent de plus en plus compacts et les exigences en matière d’efficacité augmentent. La nécessité d’une conception avancée des HX est donc plus pressante que jamais. Le projet ADeHEx, financé par le programme MSCA, vise à concevoir des HX compacts personnalisés pour les moteurs de demain. Plus précisément, il combinera l’optimisation topologique (OT) et les techniques de fabrication additive (FA) pour élaborer des échangeurs de chaleur efficaces. Bien que l’OT pour les problèmes thermo-fluidiques ait progressé, ses applications industrielles ont été entravées par les coûts de calcul. L’objectif d’ADeHEx sera donc de développer une méthodologie de conception complète pour les HX multi-échelles 3D de fluide à fluide en utilisant une dé-homogénéisation basée sur l’apprentissage automatique. Il s’agira notamment de construire des modèles de calcul thermo-hydrauliques homogénéisés et d’utiliser des réseaux neuronaux convolutionnels pour réduire le temps de calcul.
Objectif
Heat exchangers (HXs) are at the heart of many energy systems, one example being engine cooling in the aviation industry. Advanced design of HXs is urgent since aircraft systems are becoming smaller and need to become more efficient. Through topology optimisation (TO) and additive manufacturing (AM), custom compact HXs will be designed to cool the engines of tomorrow. Although TO of thermofluidic problems has recently undergone tremendous development, the technology is mostly limited to academic problems, since existing approaches are restricted to macroscopic design with extreme computational cost being prohibitive for industrial applications.
The objective of ADeHEx is therefore to propose an integrated design methodology for multi-scale 3D fluid-to-fluid HXs using machine learning-based de-homogenization. Specifically, I will a) construct a homogenized thermohydraulic computational model; b) use convolutional neural networks to recover detailed micro-channel design from homogenization-based TO, reducing computational time by at least two orders of magnitude. Implemented at University of Southern Denmark and at the secondment, Brown University, a two-way transfer of knowledge is guaranteed through my expertise in level-set-based TO and the expertise of the supervisors in complex multiphysics modelling and physics-based machine learning. ADeHEx will a) consolidate my academic excellence and professional maturity through new skills and competences in machine learning, homogenized thermohydraulic models, teaching, supervision, project management, dissemination, industrial engagement, networking; b) harness the complementary expertise of two strong multidisciplinary teams, pushing research to the forefront of design engineering and computer science and informatics; c) revolutionize the design process of HXs and multiphysics system optimisation, while benefiting EU companies in manufacturing, aviation, etc., and raising European economic competitiveness.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
5230 Odense M
Danemark